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Künstliche Intelligenz

Mein Scrum ist kaputt #143: Das große Icebreaker-Schrottwichteln


Der Einstieg in eine Retrospektive oder auch in einen Workshop gelingt einfacher, wenn man die Aufmerksamkeit aller Teilnehmenden mit einem geeigneten Icebreaker gewinnt. Ideen und Anregungen dafür lassen sich in Online-Archiven, irgendwelchen Online-Blogs und -Artikeln finden, oder man fragt vielleicht ChatGPT, Gemini und andere KI-Assistenten.

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Doch was taugen Icebreaker aus solchen Quellen? Dieser Frage gehen Sebastian Bauer, Ina Einemann und Dominik Ehrenberg in ihrem agilen Podcast nach und begutachten eine Reihe von Vorschlägen.

Hinweis: Die ersten beiden Icebreaker beinhalten für manche Leute möglicherweise unangenehme Geräusche. Wer diese vermeiden möchte, sollte direkt zum Kapitel „Kühlschrankbeichte“ (ca. bei Minute 17) springen.

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Evolutionäre Architektur in dynamischen Umfeldern mit selbstorganisierten Teams


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Softwareentwicklerinnen und -entwickler werden oft von unerwarteten Ereignissen überrascht: User verwenden neue Features auf unvorhergesehene Weise, was zu einer unerwarteten Last auf den Servern führt; eine Fremdbibliothek loggt nach einem Update plötzlich personenbezogene Daten, was gegen die Datenschutzrichtlinien verstößt; der Fallback-Mechanismus führt bei besonders datenintensiven Bausteinen unerwarteterweise zum Volllaufen des Caches. Jede Softwarearchitektin und jeder Softwarearchitekt kennt viele weitere Beispiele.

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Alexander Kaserbacher

Alexander Kaserbacher

Alexander Kaserbacher ist Berater mit Fokus auf Softwarearchitektur. Zur Zeit beschäftigt er sich intensiv mit Evolutionärer Architektur und Platform Engineering.

Zu Beginn eines Projekts waren diese Ereignisse Unknown Unknowns, von denen vorher niemand wusste, dass er sie nicht weiß. Sie sind typisch für komplexe Probleme wie die in der Softwareentwicklung und führen insbesondere in einer Organisationsstruktur mit verteilten Teams zu Problemen. In solchen Strukturen existieren meist übergreifende Governance-Vorgaben etwa hinsichtlich Technologien, Programmiersprachen, Mustern und Schnittstellen. Um deren Definition kümmern sich zentrale Architekturteams. Strikte zentrale Vorgaben dieser Art stören aber oft eine effektive Reaktion auf Unknown Unknowns, wofür es mehrere Gründe gibt:

  • Die Vorgaben zielen meist auf Qualitätsaspekte der Software ab, wie Sicherheit, Wartbarkeit oder Zuverlässigkeit. Zentrale Einheiten müssen dabei einschätzen, wie die Teams die Vorgaben auf verschiedenen Abstraktionsebenen anwenden. Außerdem müssen sie im Voraus wissen, ob die vorgesehene Umsetzung die gewünschten Qualitätsansprüche überhaupt erfüllen kann.
  • Vereinheitlichung macht Softwareentwicklung langsamer, da für viele Entscheidungen die zentralen Einheiten zuständig sind, was ständige Abstimmungen aller Teams mit diesen erfordert. Das führt oft zu Engpässen.
  • Die Vorgaben nehmen den Entwicklungsteams Verantwortung, sodass sie sich für extern festgelegte Themen nicht zuständig fühlen.
  • Innovation wird erschwert, weil Entwicklungsteams sich strikt an Vorgaben halten und nicht davon abweichen. Dadurch fehlt das Feedback, ob sie tatsächlich geeignet sind oder ob es bessere Alternativen gibt.

Da in einem dynamischen Umfeld passende Lösungen für überraschende Probleme oft nicht vorhersehbar und planbar sind, müssen sich die Akteure einer guten Antwort schrittweise nähern. Ähnliche Herausforderungen gibt es in der Wissenschaft, wo Forscherinnen und Forscher neue Erkenntnisse durch Hypothesen gewinnen. Experimente und formale Beweise bestätigen oder widerlegen diese Hypothesen, sodass die Annäherung an neue Erkenntnisse schrittweise erfolgt. Je mehr Unknown Unknowns in einem Softwareprojekt versteckt sein könnten, desto stärker profitieren die Entwicklerinnen und Entwickler von kleinen Schritten (Hypothesen), die regelmäßig durch Feedback validiert werden. Abbildung 1 veranschaulicht diesen Prozess.


Eine Hypothese wird durch Feedback-Mechanismen validiert (Abb. 1).,

Eine Hypothese wird durch Feedback-Mechanismen validiert (Abb. 1).,

Eine Hypothese wird durch Feedback-Mechanismen validiert (Abb. 1).

Entwicklungsteams betrachten jedes Release als Hypothese. Unabhängig davon, ob es um die Wahl von Messaging-Technologie und Datenbanken für hohen Durchsatz geht oder um einen Failover-Mechanismus zur Verbesserung der Verfügbarkeit – anstatt zentralen Vorgaben zu folgen, entscheiden sich Entwicklungsteams selbst für einen passenden Ansatz und setzen ihn in ihrem Verantwortungsbereich um. Diesen Ansatz validieren sie dann schnellstmöglich durch effektives Feedback. Sind beispielsweise der Durchsatz und die dazugehörige Geschwindigkeit ein wichtiges Ziel, bieten Performance-Messungen am laufenden System eine wertvolle Rückmeldung. Ziele wie Verfügbarkeit sind ebenfalls direkt messbar, während sich Wartbarkeit oft anhand von Metriken wie Kopplung oder zyklomatische Komplexität (Kontrollflussgraph eines Programms) ableiten lässt.

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Die Feedback-Mechanismen zeigen den Entwicklungsteams Verbesserungsmöglichkeiten, die sie dann in neuen Hypothesen umsetzen. Das ähnelt dem evolutionären Prozess in der Biologie, bei dem genetische Variation lokal und dezentral entsteht, während die natürliche Selektion schlechte Varianten aussortiert.

Im IT-Kontext entsteht Variation in den Arbeitsergebnissen selbstorganisierter Teams, während Feedback-Mechanismen (Selektion) unpassende Teile schnell aufdecken. In Anlehnung an die Biologie nennt sich dieses Konzept Evolutionäre Architektur. Sie beschreibt eine Produktentwicklung, die durch inkrementelle, emergente Praktiken und regelmäßiges, qualitatives Feedback in komplexen Umfeldern dynamisch agiert.

Die Wechselwirkung zwischen Hypothesen und Feedback sollte dabei rasch und kleinteilig erfolgen. Empirische Daten wie die Four Key Metrics verdeutlichen diese Dynamik (Forsgren, N. u.a.: The Science of Lean Software and DevOps: Building and Scaling High Performing Technology Organizations; 2018). Sie definieren wichtige Metriken, über die sich High-Performing Teams von anderen unterscheiden:

  • Deployment Frequency stellt dar, wie oft Entwicklungsteams den Zyklus aus Abbildung 1 durchlaufen.
  • Lead Time for Changes zeigt, wie schnell Entwicklungsteams diesen Zyklus durchlaufen.
  • Time to Restore Service und Change Failure Rate beschreiben das Risiko, das mit dem Deployment von möglicherweise fehlerhaften Hypothesen verbunden ist.

Damit sich Entwicklungsteams möglichst effektiv einem zufriedenstellenden Ergebnis nähern, sind kleine und häufige Deployments mit geringem Schadenspotenzial entscheidend. Klassische Governance-Ansätze (siehe Kasten „So entstehen klassische Governance-Ansätze“) stehen dem oft im Weg, denn manuelle Freigabe- und Kontrollprozesse verlängern die Deployment Frequency und Lead Time for Changes.

Softwaresysteme setzen sich aus mehreren Bausteinen zusammen: Module, Services, Applikationen – je nach Kontext und Detaillierungsgrad können sie anders bezeichnet sein. Gemeinsam bilden sie ein größeres System, sei es ein einzelnes Softwareprodukt oder die gesamte IT-Struktur eines Unternehmens. Softwarearchitektinnen und -architekten teilen die Bausteine häufig nach fachlichen Kriterien auf, insbesondere durch Techniken wie Domain-driven Design oder durch Architekturmuster wie Microservices. Ein Beispiel dafür ist ein Onlineshop, der aus Bausteinen wie Produktkatalog, Suche und Warenkorb besteht.

Wenn solche Systeme so umfangreich werden, dass ein einzelnes Team sie nicht betreuen und weiterentwickeln kann, splitten viele Organisationen die Verantwortung auf und weisen einzelne Bausteine jeweils einem eigenen Team zu. Eines könnte beispielsweise speziell für den Warenkorb-Baustein zuständig sein.

Sobald die Anzahl der Bausteine und Teams wächst, stehen Organisationen vor der Herausforderung, die zunehmende Komplexität zu bewältigen. Typische Probleme wie ein Wildwuchs an Technologien führen zu dem Wunsch nach übergreifenden Regeln und Vorgaben. Zentrale Architekturteams kümmern sich dann um die Definition allgemein gültiger Standards. So entstehen etwa Regeln hinsichtlich Technologien, Programmiersprachen, Muster und Schnittstellen sowie spezifische Strukturierungsvorgaben.

Die Hoffnung dabei ist, durch Standardisierung und Vereinheitlichung die Effizienz zu steigern. Entwicklungsteams sollten schneller arbeiten können, wenn sie sich an Vorgaben halten, statt selbst langwierig Entscheidungen zu treffen und Alternativen zu prüfen und abzuwägen. Einmal entwickelte Bausteine ließen sich wiederverwenden, auch teamübergreifend. Operation Teams wären effizienter, weil sie nur genau eine standardisierte Zielumgebung betreuen müssten.

Diese klassischen Ansätze versprechen auf den ersten Blick zwar Effizienzsteigerung, führen aber langfristig oft zu Problemen in der Verantwortungsübernahme und zu Innovationsstau.



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Mystischer Jahresanfang: Die Bilder der Woche 2


In dieser Woche wird es mystisch: Die gewählten Fotos sind vom Winterwetter geprägt. Landschaften zeigen sich ohne Blätter und wirken dadurch wie minimalistische Gemälde. Die Menschen tragen dicke Winterkleidung. Gefrorene Bläschen im Eis verstärken das Gefühl, dass die Natur in der Kälte erstarrt.

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Andererseits strahlt das Motiv einer Kerze Wärme aus und lässt uns durch ihr warmes Licht an die Weihnachtszeit zurückdenken. Ein bunter Fisch, umgeben von Korallen, gibt einen Ausblick auf die kommenden Jahreszeiten. Hier scheint der kalte Winter vergessen und der Sommerurlaub ruft verheißungsvoll.


Burg in der Oberpfalz

Burg in der Oberpfalz

Burgkapelle Heiligste Dreifaltigkeit

(Bild: Mike_FJ)

Die Aufnahme zeigt die kleine Burgkapelle „Heiligste Dreifaltigkeit“ in der Oberpfalz. Der Blick führt ruhig durch die Landschaft und lenkt die Aufmerksamkeit auf die klare Architektur aus massivem Stein. Licht trifft auf dunkle Flächen und betont Formen und Strukturen. Linien und Flächen ordnen das Bild streng und ausgewogen, mit den filigranen Ästen des Baumes als Gegenpol. Die reduzierte Farbgebung verstärkt die stille Wirkung. Der Ort selbst wirkt zeitlos und geschlossen. Das Bild vermittelt Ruhe und Konzentration. Es lädt zum Innehalten ein.


Brennende Kerze

Brennende Kerze

Träumen . . . GI – Kerzenschein

(Bild: lgfokus)

Eine Szene im warmen Schein des Kerzenlichts, das sich sanft über das Motiv legt und dessen Konturen verschwimmen lässt. Die helle Flamme bildet einen Kontrast zum dunklen Hintergrund. Durch die bewusste Reduzierung der Komposition entsteht eine intime und stille Stimmung. Es weckt Assoziationen von Ruhe und Besinnung.

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Unterwasserszene

Unterwasserszene

Die Natur in bunt

(Bild: aaliyah_NaturPix)

Ein farbenprächtiger Fisch schwimmt durch klares Wasser – vermutlich in einem Aquarium. Blau- und Violetttöne dominieren das Motiv. Die feinen Muster auf seinen Schuppen und Flossen ziehen den Blick an. Der Fisch hebt sich nur leicht von den Steinen des Hintergrunds ab. Die Komposition wirkt bewusst reduziert und das Bild erzeugt eine stille, kontemplative Stimmung.


Eisstruktur vor Mond

Eisstruktur vor Mond

Zauberberg

(Bild: Rudolf Wildgruber)

Vor einem Vollmond erhebt sich eine schimmernde Eisplatte. Ihre feinen Strukturen zeichnen sich deutlich ab, und ein Prisma zerlegt das Licht in die Farben Blau, Grün und Rot. So entsteht ein fast abstrakter Eindruck. Die Montage verbindet Natur und Experiment. Der runde Mond bildet einen Gegenpol zur kristallinen Form. Ein Bild, das mit Wahrnehmung und Maßstab spielt und dadurch magisch wirkt.


Milchstraße am Nachthimmel

Milchstraße am Nachthimmel

Spuren der Zeit

(Bild: Lightpix84)

Im Schnee steht ein abgestorbener Baum. Dahinter spannt sich die Milchstraße über den Nachthimmel, unzählige Sterne füllen das Bild. Der Baum erscheint wie eine dunkle Silhouette vor dem Licht des Alls. Die Komposition lebt vom Kontrast und die klare Trennung von Vordergrund und Himmel sorgt für Ordnung und Ruhe. So verbindet das Bild Vergänglichkeit und Dauer und regt zum stillen Nachdenken über die Zeit an.


Fassade des Paracelsus Bades in Salzburg

Fassade des Paracelsus Bades in Salzburg

Am Paracelsus-Bad

(Bild: NAlois)

Die Fassade des Paracelsus-Bads in Salzburg spiegelt sich in der glänzenden Oberfläche eines parkenden Autos. Im richtigen Moment zieht ein einzelner Passant in roter Jacke durch das Bild und setzt einen klaren menschlichen Akzent. Die Komposition dieses Street-Fotos lebt von Überlagerungen: Architektur, Fahrzeug und Figur verschmelzen zu einer Ebene. Klare Linien treffen auf weiche Verzerrungen. So wird ein alltäglicher Ort zu einer präzise beobachteten Aufnahme.


Düstere Winterlandschaft

Düstere Winterlandschaft

Linien und Flächen

(Bild: Thomas Brahtel)

Viel Raum, viel Schnee und viel Ruhe – eine weite Winterlandschaft liegt fast leer vor uns. Dunkle Überlandleitungen ziehen sich quer durch das Bild, während zwei schmale Orientierungspfosten feine Akzente im Weiß setzen. Durch die klare Reduktion wird die Landschaft zur abstrakten Komposition. In Schwarz-Weiß wirkt die Natur hier nicht romantisch, sondern streng und rätselhaft.


(vat)



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ChatGPT in der Schule: Auch Nutzung ohne explizites Verbot ist Täuschung


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In einem Beschluss vom 15. Dezember hat das Verwaltungsgericht Hamburg klargestellt, dass der Einsatz von KI-Instrumenten wie ChatGPT, Gemini oder Claude bei unbenannten Hausarbeiten und Leistungsnachweisen als Täuschungsversuch gewertet werden kann (Az.: 2 E 8786/25). Die Richter wiesen damit den Eilantrag eines Neuntklässlers ab, der gegen die Bewertung eines Lesetagebuchs mit der Note 6 geklagt hatte.

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In dem Fall sollte der Schüler eines Hamburger Gymnasiums im Fach Englisch eine Zusammenfassung eines im Englischunterricht gelesenen Buchs verfassen. Die Aufgabe durfte teils zu Hause erfüllt werden. Nach der Abgabe fiel der Fachlehrerin aber eine Diskrepanz auf: Während das Lesetagebuch eine außergewöhnlich gute Grammatik und Ausdrucksweise aufwies, lieferte der Schüler in einer unter Aufsicht geschriebenen Klassenarbeit zum selben Thema nur eine ausreichende Leistung ab.

Auf Nachfrage räumte der Betroffene dem Beschluss zufolge ein, ChatGPT zum Erstellen des „Reading Log“ genutzt zu haben. Die Schule bewertete die Arbeit daraufhin als Täuschungsversuch mit „ungenügend“. Der Vater des Jungen wehrte sich gerichtlich dagegen. Er brachte etwa vor, dass es keine klaren, schriftlich fixierten Regeln zur KI-Nutzung an der Lehranstalt gegeben habe.

Das Verwaltungsgericht folgte dem aber nicht. Die 2. Kammer unterstreicht, dass für schulische Leistungen grundsätzlich das Gebot der Eigenständigkeit gelte. Wer ein Hilfsmittel nutze, das diese Vorgabe maßgeblich beeinflusse, müsse sich dies vorab genehmigen lassen. Da ChatGPT zentrale Prüfungsaspekte wie Satzbau, Wortwahl und Grammatik übernehme, sei der Einsatz mit der Hilfe eines Dritten oder dem Abschreiben vergleichbar.

Die Richter stellten zugleich klar, dass ein Täuschungsversuch auch dann vorliegt, wenn kein explizites KI-Verbot ausgesprochen wurde. Die Anweisung, die Aufgabe mit eigenen Worten zu bearbeiten („use your own words“), reiche aus, um die Verwendung generativer KI auszuschließen. Für eine bewusste Täuschungshandlung genüge zudem der „bedingte Vorsatz“. Der Schüler musste es also lediglich für möglich halten und billigend in Kauf nehmen, dass sein Handeln unzulässig war.

Die Kammer hebt hervor: „In der achten Klasse darf zudem davon ausgegangen werden, dass auch vehement vorgetragene Auffassungen der Eltern – hier zur angeblich ‚rechtskonformen‘ Nutzung künstlicher Intelligenz in schulischen Prüfungen – kritisch hinterfragt und nicht ohne Rückfrage bei den Lehrkräften oder anderer Quellen für richtig gehalten werden.“

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Der Beschluss dürfte weitreichende Folgen für Schulen und Universitäten haben. Lehrkräfte, die bei auffälligen Leistungssteigerungen die Zuhilfenahme eines KI-Systems wittern und einschreiten, können sich damit weitgehend auf der sicheren Seite fühlen. Die Beweislast liegt zwar bei der Schule. Ein Geständnis nach Konfrontation mit einem begründeten Verdacht stellt aber eine ausreichende Grundlage für Sanktionen dar. Schüler und Eltern sollten sich bewusst machen, dass im Zweifel jede Form der KI-Unterstützung anzeige- und genehmigungspflichtig ist, sofern es um einen Teil der bewerteten Leistung geht. Das gilt etwa auch, wenn ein KI-System „bloß“ Formulierungen verbessern helfen soll.


(nen)



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